A Statistical Learning Approach to Ultra-Reliable Low Latency Communication

Mission-critical applications require Ultra-Reliable Low Latency (URLLC) wireless connections, where the packet error rate (PER) goes down to $10^{-9}$. Fulfillment of the bold reliability figures becomes meaningful only if it can be related to a statistical model in which the URLLC system operates. However, this model is generally not known and needs to be learned by sampling the wireless environment. In this paper we treat this fundamental problem in the simplest possible communication-theoretic setting: selecting a transmission rate over a dynamic wireless channel in order to guarantee high transmission reliability. We introduce a novel statistical framework for design and assessment of URLLC systems, consisting of three key components: (i) channel model selection; (ii) learning the model using training; (3) selecting the transmission rate to satisfy the required reliability. As it is insufficient to specify the URLLC requirements only through PER, two types of statistical constraints are introduced, Averaged Reliability (AR) and Probably Correct Reliability (PCR). The analysis and the evaluations show that adequate model selection and learning are indispensable for designing consistent physical layer that asymptotically behaves as if the channel was known perfectly, while maintaining the reliability requirements in URLLC systems.Comment: Submitted for publicatio

A patogênese genética e molecular da síndrome de Angelman

Objetivo: Fornecer uma revisão atualizada em língua portuguesa sobre a síndrome de Angelman, com ênfase nos mecanismos genéticos e moleculares dessa patologia, uma causa de deficiência mental severa que em alguns casos pode apresentar recorrência familiar. Método: Foi feita uma revisão bibliográfica utilizando a base de dados do PubMed, tendo como critérios de busca o termo "Angelman syndrome" isoladamente e combinado com "UBE3A", "clinical", "genetics" e "molecular" no título dos artigos. Dentre esses, foram selecionados artigos de revisão e artigos originais sobre a fisiopatologia da síndrome, com ênfase nos últimos dez anos. Resultados: Utilizando-se "Angelman syndrome" na busca, apareceram cerca de 1.100 artigos, incluindo 240 de revisão. Nos últimos dez anos são mais de 600 artigos, aproximadamente 120 de revisão, 50% dos quais publicados nos últimos cinco anos. Na base de dados SciELO, são apenas nove artigos sobre a síndrome, dos quais três em português e nenhum artigo atual de revisão. Conclusão: Após ter sido uma das principais causas que atraíram atenção ao estudo e ao entendimento dos mecanismos do imprinting genômico, a síndrome de Angelman está agora se revelando como uma patologia das sinapses. Apesar de o entendimento da fisiopatologia molecular da síndrome de Angelman ainda estar longe de ser compreendida, seu estudo está fornecendo uma visão extraordinária sobre os mecanismos que regem a plasticidade sináptica, novamente atraindo a atenção de pesquisadores que trabalham na fronteira do conhecimento